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思路#xff1a;
通常来说#xff0c;子序列不要求连续#xff0c;而子数组或子字符串必须连续#xff1b;对于子序列问题#xff0c;第一种动态规划方法是#xff0c;定义 dp 数组#xff0c;其中 dp[i] 表示以 i 结尾的子序列的性质。在处理好每个…题目
思路
通常来说子序列不要求连续而子数组或子字符串必须连续对于子序列问题第一种动态规划方法是定义 dp 数组其中 dp[i] 表示以 i 结尾的子序列的性质。在处理好每个位置后统计一遍各个位置的结果即可得到题目要求的结果。在本题中 dp[i] 可以表示为以 i 结尾的、最长子序列长度。对于每个位置 i 如果其之前的某个位置 j 所对应的数字小于位置 i 所对应的数字 则我们可以获得一个以 i 结尾、长度为 dp[j] 1 的子序列。为了遍历所有情况我们需要对 i 和 j 进行两层循环其时间复杂度为 On2。
参考 https://blog.csdn.net/weixin_43894455/article/details/130477427 https://blog.csdn.net/qfc_128220/article/details/127931755
代码
public int lengthOfLIS(int[] nums) {//动态规划表int[] dp new int[nums.length];// dp[0] 1; // 这里不行考虑为什么int max 1;for (int i 0; i nums.length; i) {//base case 每个位置本身长度dp[i] 1;for (int j 0; j i; j) {// i 位置依次向前比 ,比j 位置大,就是 1 dp[i]// 根据不同j位置上的数,来更新最大值if (nums[i] nums[j]) { // 注意这里比较的是 nums ,不是dp数组dp[i] Math.max(dp[i], 1 dp[j]);max Math.max(max, dp[i]);}}}return max;}
